大模型将在更多垂直领域落地
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专访百融云创AI创新负责人陈昀彰:
大模型将在更多垂直领域落地

 

  2023年服贸会期间,大模型在各领域的应用成为了热门话题。9月5日,北京商报记者就大模型在金融领域应用的相关内容,对百融云创科技股份公司(以下简称“百融云创”)AI创新负责人陈昀彰进行了专访。

  深入挖掘落地场景

  2022年末,ChatGPT横空出世,在金融圈、科技圈掀起狂潮。AIGC、生成式人工智能、语言模型、大模型等概念层出不穷。进入2023年后,业内多家金融科技公司也加入到大模型领域的比拼中。不过,当前金融科技领域大模型的应用大多还停留在智能交互层面,距离其大范围落地还有一定距离。

  针对这一现状,陈昀彰告诉北京商报记者,从技术上来说,大模型的应用难点有很多。例如模型训练的数据存在一定偏差,模型具有“黑箱”特性,以及在涌现行为出现的同时还存在“预测困境”等,生成式AI模型通过机器学习会生成一些事实性错误。

  如何应对上述技术难点,陈昀彰也给出了自己的答案。陈昀彰指出,提升算力、优化算法之外,还需要充分的行业Know-how,以及对于落地场景的深入挖掘。简而言之,“模型-行业理解-应用”将决定大模型企业的成败。

  在陈昀彰看来,当前在大模型真正落地的环节,更多用户还是将其当作“玩具”,还不足以作为“工具”使用。但实际上大模型建设的业务拆解中最重要的是确定应用场景,强化“工具”能力让大模型自主完成指令,在场景应用中能够解决非常大的问题。

  大模型向外输出面临三大考验

  在采访过程中,陈昀彰强调,大模型在向外输出的过程中,不仅仅面临准确性、稳定性方面的考验,在隐私数据保护上也是市场关注的焦点。

  对于百融大模型如何解决数据隐私这一问题,陈昀彰指出,百融云创的定位并不是大模型的厂商,而是将大模型的能力包装成业务场景应用。在其他业务与银行等金融机构的合作中,通过有效授权让百融大模型的运转更顺畅、成本更低。

  事实上,大模型并非是行业内的全新概念,从最初的智能客服到如今的生成式AI、决策式AI,科技助力下大模型能力实现跨越式提升,也满足了更多金融场景的使用需求,进一步加快了金融行业的数字化进程。

  对于下一阶段大模型的发展,陈昀彰指出,随着技术的演进发展,行业也将发展出几大不同的路径,即以科技巨头为主的通用型大模型、新兴创业公司主导的各类“小模型”,以及像百融云创这样的AI科技公司研发的行业大模型。后续,外界对于大模型的关注将转向其在垂直领域的落地,行业大模型势必将迸发出更多势能,垂类应用和模型能力的结合也会更为紧密。

  北京商报记者 廖蒙/文并摄

 
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